BAB III SINYAL DAN SISTEM WAKTU DISKRIT

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III SINYAL DAN SISTEM WAKTU DISKRIT

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM

SISTEM WAKTU DISKRIT, KONVOLUSI, PERSAMAAN BEDA. Pengolahan Sinyal Digital

BAB II LANDASAN TEORI

MATERI PENGOLAHAN SINYAL :

Bab Persamaan Beda dan Operasi Konvolusi

1. Sinyal adalah besaran fisis yang berubah menurut. 2. X(z) = 1/(1 1,5z 1 + 0,5z 2 ) memiliki solusi gabungan causal dan anti causal pada

SINYAL DISKRIT. DUM 1 September 2014

SINYAL DISKRIT. DUM 1 September 2014

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI)

ANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 4230

RepresentasiSistem. (b) Sistem dengan sinyal input dan sinyal output banyak(lebih dari satu)

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN

Bab 1 Pengenalan Dasar Sinyal

Jaringan Syaraf Tiruan pada Robot

TE Sistem Linier

TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM. Kuliah 5 Sistem LTI. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM. B a b 2 S i s t e m. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

KULIAH 9 FILTER DIGITAL

SINYAL DAN SISTEM DALAM KEHIDUPAN

Isyarat dan Sistem. Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n].

REPRESENTASI ISYARAT ISYARAT FOURIER

HAND OUT EK. 353 PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL

PENGOLAHAN SINYAL DAN SISTEM DISKRIT. Pengolahan Sinyal Analog adalah Pemrosesan Sinyal. bentuk m dan manipulasi dari sisi sinyal dan informasi.

MODUL 2 PEMBANGKITKAN SINYAL

BAB II PENCUPLIKAN DAN KUANTISASI

SIMULASI HASIL PERANCANGAN LPF (LOW PASS FILTER) DIGITAL MENGGUNAKAN PROTOTIP FILTER ANALOG BUTTERWORTH

BAB VI FILTER DIGITAL

BAB VI FILTER DIGITAL

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT

KERANGKA BAHAN AJAR. Mata Kuliah : Sistem Linier Semester: 3 Kode: TE-1336 sks: 3 Jurusan : Teknik Elektro Dosen: Yusuf Bilfaqih

2. Sinyal Waktu-Diskret dan Sistemnya

Karena deret tersebut konvergen pada garis luarnya, kita dapat menukar orde integrasi dan penjumlahan pada ruas kanan.

By : MUSAYYANAH, S.ST, MT

BAB I PENDAHULUAN. PSD Bab I Pendahuluan 1

PENGENALAN KONSEP DASAR SINYAL S1 TEKNIK TELEKOMUNIKASI SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI TELEMATIKA TELKOM PURWOKERTO 2015

SINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT

Untai Elektrik I. Waveforms & Signals. Dr. Iwan Setyawan. Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana. Untai 1. I. Setyawan.

MATERI 4 MATEMATIKA TEKNIK 1 DERET FOURIER

SATUAN ACARA PERKULIAHAN EK.353 PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL

SOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH / KODE : TEORI DAN ANALISA SISTEM LINIER / IT SEMESTER / SKS : III / 2

KOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM

s(t) = C (2.39) } (2.42) atau, dengan menempatkan + )(2.44)

Rencana Pembelajaran Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

(2) dengan adalah komponen normal dari suatu kecepatan partikel yang berhubungan langsung dengan tekanan yang diakibatkan oleh suara dengan persamaan

KOMUNIKASI DATA SUSMINI INDRIANI LESTARININGATI, M.T

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 8 Transformasi Fourier. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

Transformasi Fourier 3.4 Transformasi Fourier

SATUAN ACARA PERKULIAHAN TEKNIK ELEKTRO ( IB ) MATA KULIAH / SEMESTER : ANALISIS SISTEM LINIER / 3 KODE / SKS / SIFAT : IT / 3 SKS / LOKAL

SISTEM KENDALI DASAR RESPON WAKTU DAN RESPON FREKUENSI. Fatchul Arifin.

SISTEM PENYAMA ADAPTIF DENGAN ALGORITMA GALAT KUADRAT TERKECIL TERNORMALISASI

KOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM. GEMBONG EDHI SETYAWAN, S.T., M.T. -

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 1 Sinyal Deterministik

KONSEP FREKUENSI SINYAL WAKTU KUNTINYU & WAKTU DISKRIT

Modul 1 : Respons Impuls

KOMPUTASI SINYAL DIGITAL SINYAL DAN SISTEM. GEMBONG EDHI SETYAWAN, S.T., M.T. -

Kesalahan Tunak (Steady state error) Dasar Sistem Kontrol, Kuliah 6

Pertemuan 11 TEKNIK MODULASI. Dahlan Abdullah, ST, M.Kom Website :

BAB II LANDASAN TEORI

2.1. Filter. Gambar 1. Bagian dasar konverter analog ke digital

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. perangkat pendukung yang berupa piranti lunak dan perangkat keras. Adapun

BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB II KONSEP PERANCANGAN SISTEM KONTROL. menyusun sebuah sistem untuk menghasilkan respon yang diinginkan terhadap

BAB II DASAR TEORI. sebagian besar masalahnya timbul dikarenakan interface sub-part yang berbeda.

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

Pengolahan Sinyal Digital

Aplikasi Deret Fourier (FS) Deret Fourier Aplikasi Deret Fourier

LAPORAN PRAKTIKUM PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL. No. Percobaan : 01 : Pengenalan Matlab Nama Praktikan : Janita Dwi Susanti NIM :

LAMPIRAN PEDOMAN PENGGUNAAN ALAT

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

Frekuensi Dominan Dalam Vokal Bahasa Indonesia

Sinyal pembawa berupa gelombang sinus dengan persamaan matematisnya:

KONSEP SINYAL. Asep Najmurrokhman Jurusan Teknik Elektro Universitas Jenderal Achmad Yani February EL2032 Sinyal dan Sistem

BAB II LANDASAN TEORI

Isyarat dan Sistem TE200

Dalam sistem komunikasi saat ini bila ditinjau dari jenis sinyal pemodulasinya. Modulasi terdiri dari 2 jenis, yaitu:

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 7 Transformasi Fourier. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

MODUL 4 PEMFILTERAN PADA SINYAL WICARA

Simulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos

MODUL I SINYAL WAKTU DISKRIT. X(n) 2 1,7 1,5

Sistem Kontrol Digital

ANALISA KESTABILAN. Fatchul Arifin. Numerator dan denominator pada fungsi NALISArasional juga mempunyai nilai nol.

TUGAS 3 SISTEM PENGOLAHAN SINYAL

Case study-1 FOURIER TRANSFM, FFT WITH MATLAB.. Simulasi system Massa Pegas dengan Variasi kekakuan dan Jarak Massa dengan Matlab (fft)

Pada Sinyal Kontinyu dan Diskrit

(GBPP) BARU JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNDIP

Modul 1 : Respons Impuls dan Deret Fourier

ANALISIS PERFORMANSI FILTER DIGITAL IIR DARI PROTOTYPE BUTTERWORTH DAN CHEBYSHEV 1


MODUL 5 OPERASI KONVOLUSI

Teknik Sistem Komunikasi 1 BAB I PENDAHULUAN

B A B III SINYAL DAN MODULASI

BAB III PROTEKSI TRANSFORMATOR DAYA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HILBERT

Deret Fourier untuk Sinyal Periodik

TTG3B3 - Sistem Komunikasi 2 Random Process

Analisis Sinusoida. Dibuat Oleh : Danny Kurnianto Diedit oleh : Risa Farrid Christianti Sekolah Tinggi Teknologi Telematika Telkom Purwokerto

BAB IV PENGUKURAN DAN ANALISIS

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1.(a). Blok Diagram Kelas D dengan Dua Aras Keluaran. (b). Blok Diagram Kelas D dengan Tiga Aras Keluaran.

Transkripsi:

BAB III SINYAL DAN SISTEM WAKTU DISKRIT A. Pengertian Sinyal Waktu Diskrit Sinyal waktu diskrit merupakan fungsi dari variabel bebas yaitu waktu yang mana nilai variabel bebasnya adalah bilangan bulat. Secara mutlak, sinyal waktu diskrit x(n) tidak didefinisikan untuk n bukan bilangan bulat. Gambar 3.1. Contoh sinyal waktu diskrit Sinyal waktu diskrit dapat ditampilkan dengan beberapa alternatif tampilan : 1. Tampilan bentuk fungsi matematik, seperti : x(n) = 1, untuk n = 1, 2, 3 = 0, untuk lainnya 2. Tampilan dalam bentuk tabel, seperti : n 0 1 2 3 4 5 x(n) 2 3 5 6-2 7 3. Tampilan dalam bentuk barisan (sequence), seperti : x(n) = {, 0, 0, 1, 4, 1, 0, 0, }; tanda panah berarti tanda untuk n = 0 PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 21

B. Sinyal Waktu Diskrit Elementer Dalam pembahasan tentang sinyal dan sistem waktu diskrit, terdapat beberapa sinyal yang sering muncul dan memainkan peranan penting. Sinyal-sinyal itu adalah: 1. Impuls satuan (unit impulse), didefinisikan sebagai (n) = 1 untuk n = 0 = 0 untuk n yang lain Gambar 3.2. Sinyal impuls satuan 2. Undak satuan (unit step), didefinisikan sebagai u(n) = 1 untuk n 0 = 0 untuk n < 0 Gambar 3.3. Sinyal undak satuan PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 22

3. Ramp satuan (unit ramp), didefinisikan sebagai u r (n) = n untuk n 0 = 0 untuk n < 0 Gambar 3.4. Sinyal ramp satuan 4. Sinyal eksponensial, yaitu sinyal yang berbentuk x(n) = a n untuk seluruh n, dengan a bilangan riil maupun komplek. Jika a bilangan riil, maka x(n) adalah sinyal riil. Jika a adalah bilangan komplek, maka a dapat dinyatakan sebagai : a r e j, dengan r dan e adalah parameter. Gambar 3.5. Contoh sinyal eksponensial PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 23

Sinyal sinus dan sinyal kosinus termasuk sinyal eksponensial, sebagaimana dinyatakan oleh rumus Euler : cos(n) jn jn jn jn e e e e 2 sin(n) 2j Gambar 3.6. Contoh sinyal sinus dan kosinus C. Periodisitas Suatu sinyal waktu diskrit dikatakan sinyal periodik jika memenuhi kriteria: x(n + N) = x(n) (3.1) untuk seluruh n, dengan N = periode. Adapun sinyal sinus waktu diskrit yang dirumuskan sebagai: x(n) = sin( n) untuk seluruh n tidak selalu periodik, kecuali memenuhi: sin[ (n + N)] = sin( n) untuk seluruh n dan N integer. Untuk membuat dua sinyal sinus menjadi sama, maka N harus sama dengan 2 atau kelipatan dari 2, sehingga sinyal sinus adalah periodik jika 2 / menghasilkan bilangan bulat. PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 24

Gambar 3.7. Contoh sinyal periodik D. Operasi-operasi Dasar Ada enam buah operasi-operasi dasar dalam sistem digital. Operasi-operasi sesungguhnya biasanya merupakan gabungan dua atau lebih operasi-operasi dasar. Berikut akan dibahas enam macam operasi dasar tersebut beserta contohnya. 1. Penjumlahan sinyal Yaitu proses penjumlahan dua buah sinyal atau lebih menjadi satu sinyal baru. Proses tersebut dapat dinyatakan dengan: y(n) = x 1 (n) + x 2 (n) + + x n (n) (3.2) di mana x 1 (n), x 2 (n) dan seterusnya adalah sinyal yang akan dijumlahkan, sedangkan y(n) adalah sinyal hasil penjumlahan. PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 25

Mengingat bahwa sinyal-sinyal tersebut berisi barisan bilangan, yang sebenarnya dijumlahkan adalah nilai-nilai pada waktu pencuplikan yang bersesuaian. Penjumlahan sinyal akan dapat dilakukan bila sinyal-sinyal tersebut mempunyai panjang sinyal yang sama. Contoh : y(n) = x 1 (n) + x 2 (n) = sin(2 10n) + sin(2 50n) Gambar 3.8. Contoh penjumlahan sinyal 2. Perkalian sinyal Yaitu proses perkalian dua buah sinyal atau lebih menjadi satu sinyal baru. Proses tersebut dapat dinyatakan dengan: y(n) = x 1 (n) x 2 (n) x n (n) (3.3) di mana x 1 (n), x 2 (n) dan seterusnya adalah sinyal yang akan dikalikan, sedangkan y(n) adalah sinyal hasil perkalian. Mengingat bahwa sinyal-sinyal tersebut berisi barisan bilangan, yang sebenarnya dikalikan adalah nilai-nilai pada waktu pencuplikan yang bersesuaian. Perkalian sinyal akan dapat dilakukan bila sinyal-sinyal tersebut mempunyai panjang sinyal yang sama. PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 26

Contoh : y(n) = x 1 (n). x 2 (n) = sin(2 10n). sin(2 100n) Gambar 3.9. Contoh perkalian sinyal Perkalian sinyal ini sama dengan proses pemodulasian secara amplitudo, atau dikenal dengan Amplitudo Modulation (AM). Sinyal frekuensi tinggi sebagai sinyal pembawa, sedang sinyal frekuensi rendah menjadi sinyal yang dibawa. 3. Penjumlahan dengan konstanta Yaitu penjumlahan suatu sinyal dengan suatu konstanta dan menghasilkan suatu sinyal baru, atau dapat ditulis sebagai: y(n) = x(n) + a (3.4) di mana x(n) adalah sinyal yang akan dijumlahkan, a adalah konstanta, dan y(n) adalah sinyal hasil penjumlahan. Mengingat sinyal adalah barisan bilangan, maka masing-masing nilai sinyal ditambah dengan nilai konstanta. Contoh: y(n) = x(n) + a = sin(2 50n) + 1,5 PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 27

Gambar 3.10. Contoh penjumlahan sinyal dengan konstanta 4. Perkalian dengan konstanta Yaitu perkalian suatu sinyal dengan suatu konstanta dan menghasilkan suatu sinyal baru, atau dapat ditulis sebagai: y(n) = a. x(n) (3.5) di mana x(n) adalah sinyal yang akan dikalikan, a adalah konstanta, dan y(n) adalah sinyal hasil perkalian. Mengingat sinyal adalah barisan bilangan, maka masing-masing nilai sinyal dikalikan dengan nilai konstanta. Contoh: y(n) = a. x(n) = 2 sin(2 50n) Gambar 3.11. Contoh perkalian sinyal dengan konstanta PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 28

5. Penggeseran waktu Yaitu penggeseran suatu sinyal sebesar suatu konstanta dan menghasilkan suatu sinyal baru, atau dapat ditulis sebagai: y(n) = x(n k) (3.6) di mana x(n) adalah sinyal yang akan digeser waktunya, k adalah konstanta penggeseran, dan y(n) adalah sinyal hasil penggeseran. Contoh: x(n) = sin(2 50n) y(n) = x(n 15) = sin(2 50(n 15)) Gambar 3.12. Contoh penggeseran sinyal 6. Pembalikan waktu Yaitu pembalikan waktu suatu sinyal dan menghasilkan suatu sinyal baru, atau dapat ditulis sebagai: y(n) = x( n) (3.7) di mana x(n) adalah sinyal yang akan dibalik waktunya, dan y(n) adalah sinyal hasil pembalikan waktu. Contoh: x(n) = sin(2 50( n)). exp(15( n)) y(n) = x( n) = sin(2 50( n)). exp(15(n)) PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 29

Gambar 3.13. Contoh pembalikan waktu sinyal E. Sistem Waktu Diskrit Suatu sistem dapat dinyatakan dengan hubungan inputoutput: y(n) = T[x(n)] dimana x(n) adalah input, y(n) adalah output, dan T[ ] adalah fungsi transformasi matematis yang menggambarkan kerja atau operasi dari sistem. Pernyataan tersebut dapat ditampilkan secara grafis: x(n) T y(n) Gambar 3.14. Diagram blok sistem Dalam pembahasan tentang sistem, perlu diketahui beberapa sifat sistem seperti linieritas, variasi terhadap waktu, kausalitas dan kestabilan. 1. Linieritas (Linearity) Suatu sistem dikatakan linier jika memenuhi prinsip superposisi, yang dapat dinyakan dengan dua kondisi berikut: a. T [x 1 (n) + x 2 (n)] = T [x 1 (n)] + T [x 2 (n)], untuk seluruh x 1 (n), x 2 (n) dan n. b. T [ax(n)] = at [x(n)], untuk seluruh x(n), a dan n PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 30

Kedua persamaan dapat dinyatakan bersama sebagai: T [a 1 x 1 (n) + a 2 x 2 (n)] = a 1 T [x 1 (n)] + a 2 T [x 2 (n)] dengan a 1 dan a 2 adalah konstanta. Persamaan di atas dapat dinyatakan dengan gambar berikut: x 1 (n) x 2 (n) a 1 T y(n) a 2 x 1 (n) x 2 (n) T T a 1 a 2 Gambar 3.15. Prinsip superposisi y (n) Sistem T dalam gambar di atas disebut linier, jika y(n) = y (n). Sistem yang tidak memenuhi kondisi di atas, disebut sistem tak linier. Contoh 3.1: Tentukan apakah sistem-sistem berikut adalah sistem linier. a). y(n) = n x(n) b). y(n) = x 2 (n) Jawab: a). Untuk input x 1 (n) dan x 2 (n), output yang sesuai adalah: y 1 (n) = n x 1 (n) dan y 2 (n) = n x 2 (n) Kombinasi linier dari kedua input akan menghasilkan output: y(n) = T [a 1 x 1 (n) + a 2 x 2 (n)] = n[a 1 x 1 (n) + a 2 x 2 (n)] = a 1 n x 1 (n) + a 2 n x 2 (n) Sebaliknya, kombinasi linier dari kedua output sistem akan menghasilkan: y (n) = a 1 y 1 (n) + a 2 y 2 (n) = a 1 n x 1 (n) + a 2 n x 2 (n) Karena y(n) = y (n) maka sistem tersebut adalah linier. PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 31

b). Untuk input x 1 (n) dan x 2 (n), output yang sesuai adalah: y 1 (n) = x 1 2 (n) dan y 2 (n) = x 2 2 (n) Kombinasi linier dari kedua input akan menghasilkan output: y(n) = T [a 1 x 1 (n) + a 2 x 2 (n)] = a 1 2 x 1 2 (n) + 2 a 1 x 1 (n) a 2 x 2 (n) + a 2 2 x 2 2 (n) Sebaliknya, kombinasi linier dari kedua output sistem akan menghasilkan: y (n) = a 1 y 1 (n) + a 2 y 2 (n) = a 1 x 1 2 (n) + a 2 x 2 2 (n) Karena y(n) y (n) maka sistem tersebut adalah tidak linier. 2. Variasi terhadap waktu Suatu sistem dikatakan invarian waktu (time invariant) jika penundaan sinyal input menghasilkan sinyal output tertunda dengan nilai yang sama, tanpa perubahan. Secara matematis hal tersebut dinyatakan dengan: jika y(n) = T[x(n)], maka y(n k) = T[x(n k)], untuk seluruh x(n) dan seluruh k x(n) T y(n) x(n k) T y(n k) Gambar 3.16. Sistem invarian waktu Sistem yang tidak memenuhi kondisi di atas disebut sistem varian waktu (time varying). Pada pembahasan-pembahasan dalam buku ini selanjutnya, hanya akan dibahas sistem yang linier dan invarian waktu, atau dikenal dengan sistem LTI (Linear Time Invariant), dengan alasan kedua sistem tersebut lebih sederhana, sehingga lebih mudah untuk dipelajari. Contoh 3.2: Apakah sistem-sistem berikut invarian waktu? PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 32

a). y(n) = x(n) x(n 1) b). y(n) = n x(n) Jawab: a). Jika input ditunda sebesar k satuan waktu dan dipakai sebagai input sistem, maka: T[x(n k)] = x(n k) x(n k 1) Sebaliknya jika output sistem ditunda sebesar k satuan waktu, maka: y(n k) = x(n k) x(n 1 k) Karena y(n k) = T[x(n k)], maka sistem di atas termasuk sistem invarian waktu. b). Jika input ditunda sebesar k satuan waktu dan dipakai sebagai input sistem, maka: T[x(n k)] = n x(n k) Sebaliknya jika output sistem ditunda sebesar k satuan waktu, maka: y(n k) = (n k) x(n k) Karena y(n k) T[x(n k)], maka sistem di atas termasuk sistem varian waktu (time varying) 3. Kausalitas (Causality) Suatu sistem disebut kausal, jika untuk suatu waktu, output sistem hanya tergantung pada input saat itu dan sebelumnya, atau dapat juga output sistem sebelumnya. Sistem kausal tidak tergantung pada input yang akan datang atau output yang akan datang. Pengetahuan tentang kausalitas ini penting, karena untuk implementasi sistem yang real time, sistem tersebut harus kausal. Contoh 3.3: Tentukan sistem-sistem berikut termasuk kausal atau non kausal: a). y(n) = x(n) + x(n 2) b). y(n) = x(n) 2x(n + 3) c). y(n) = x( n) Jawab: PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 33

a) adalah sistem kausal, karena output sistem tergantung kepada input sekarang dan sebelumnya b) adalah sistem non kausal, karena output sistem tergantung kepada input yang akan datang, yaitu suku 2x(n + 3) c) adalah sistem non kausal, misalkan untuk n = 1, akan menghasilkan y( 1) = x(1) 4. Stabilitas Suatu sistem dikatakan stabil, jika untuk setiap nilai sinyal input yang terbatas, nilai sinyal output juga terbatas. Definisi stabil ini berdasarkan kriteria stabilitas BIBO (bounded input bounded output). Pengetahuan tentang kestabilan ini penting, karena sistem yang akan diimplementasikan harus stabil. Sistem yang tidak stabil akan menghasilkan hal-hal yang tidak dikehendaki atau bahkan dapat merusak sistem itu sendiri atau sistem lain yang terkait. Contoh 3.4: Perhatikan sistem berikut, apakah sistem tersebut stabil? a). y(n) = 2 y(n 1) + x(n) b). y(n) = x (n) 0,5 y(n 1) Jawab: a). Untuk menguji kestabilan sistem dipilih input terbatas, x(n) = (n). Jika diasumsikan bahwa y( 1) = 0, maka didapatkan: y(0) = 2 y( 1) + 1 = 1 y(1) = 2 y(0) + 0 = 2 y(2) = 2 y(1) + 0 = 4 y(3) = 2 y(2) + 0 = 8 y(4) = 2 y(3) + 0 = 16 dan seterusnya nilai output akan terus membesar Karena sistem menghasilkan nilai output tak terbatas untuk nilai input terbatas, maka sistem di atas adalah sistem yang tidak stabil BIBO. b). Untuk menguji kestabilan sistem dipilih input terbatas, x(n) = (n). Jika diasumsikan bahwa y( 1) = 0, maka didapatkan: y(0) = 1 0,5 y( 1) = 1 y(1) = 0 0,5 y(0) = 0,5 PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 34

y(2) = 0 0,5 y(1) = 0,25 y(3) = 0 0,5 y(2) = 0,125 y(4) = 0 0,5 y(3) = 0,0625 dan seterusnya nilai output akan terus mengecil Karena sistem menghasilkan nilai output terbatas untuk nilai input terbatas, maka sistem di atas adalah sistem yang stabil BIBO. Gambar 3.17. Ilustrasi Contoh 3.4.a (atas) dan 3.4.b. (bawah) F. Representasi Sistem Suatu sistem diskrit linier dengan kofisien konstan disebut suatu sistem linier invarian waktu. Beberapa sistem fisik dapat dinyatakan secara tepat atau didekati dengan sistem linier invarian waktu. Sistem ini dapat dinyatakan dengan persamaan beda (difference equation) koefisien tetap, yang mempunyai bentuk umum: atau ekivalennya: N n a y n k b x n k k 1 k M y (3.8) N k 0 M k 0 n k b x n k ; a 1 a k y k 0 k 0 k (3.9) PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 35

dengan N (bilangan bulat) adalah orde persamaan beda atau orde sistem, a k dan b k adalah konstanta yang merupakan koefisien persamaan beda yang tidak tergantung kepada x(n) dan y(n) Persamaan beda tipe tertentu dapat diselesaikan dengan mudah melalui penggunaan komputer digital, bila seluruh koefisien dan parameter diketahui. Akan tetapi, secara umum persamaan beda dapat diselesaikan dengan menggunakan transformasi-z. G. Interaksi Sinyal dan Sistem Suatu sinyal x(n) yang berubah-ubah terhadap waktu, dapat dinyatakan sebagai sejumlah impuls satuan (n) yang digeser atau dapat ditulis: k k x (n) x(k) n k (3.10) Oleh karena itu, apabila sinyal x(n) tersebut menjadi input bagi suatu sistem, maka dapat ditulis sebagai: T x(k) n k y (n) T x(n) (3.11) k Persamaan di atas tidak banyak manfaatnya untuk menentukan sinyal output y(n), kecuali jika transformasi T[ ] adalah transformasi sederhana tanpa memori. Jika sistem tersebut adalah sistem linier, respon sistem untuk sejumlah sinyal input adalah sama dengan jumlah dari respon terhadap sinyal individual, sehingga dapat ditulis sebagai: k k y (n) T x n k (3.12) dan dengan menggunakan sifat linieritas kedua, maka kita dapatkan: k y (n) x(k)t n k (3.13) Akan tetapi persamaan di atas masih belum cukup bermanfaat untuk menyelesaikan permasalahan interaksi sinyal-sistem, karena hal ini masih membutuhkan pengetahuan tentang respon sistem PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 36

terhadap seluruh impuls yang digeser atau T[ (n)], T[ (n 1)], dan seterusnya. Bila didefinisikan h(n, k) = T[ (n k)], maka: k y (n) x(k)h(n, k) (3.14) Karena h(n) = h(n, 0) = T[ (n)], maka untuk sistem linier yang sekaligus invarian waktu, respon sistem terhadap input (n k) adalah suatu pergeseran dari respon sistem terhadap input (n), sehingga: h(n, k) = T[ (n k)] = h(n k) (3.15) Oleh karena itu, untuk sistem linier dan invarian waktu, kita mendapatkan: k y (n) x(k)h(n k) (3.16) yang disebut sebagai jumlah konvolusi (convolution sum) dari x(n) dan h(n), yang sering ditulis sebagai: y(n) = x(n) * h(n) (3.17) dimana x(n) adalah sinyal input dan h(n) respon sistem terhadap input impuls satuan. Proses penghitungan jumlah konvolusi antara x(n) dan h(n) meliputi lima langkah berikut: 1. Ganti variabel n dengan variabel bantu k 2. Balik h(k) terhadap waktu, untuk mendapatkan h( k) 3. Geser h( k) dengan n 0 ke kanan jika n 0 positif, untuk mendapatkan h(n 0 k) 4. Kalikan x(k) dengan h(n 0 k) untuk mendapatkan barisan hasil perkalian 5. Jumlahkan seluruh nilai barisan hasil perkalian untuk mendapatkan output pada waktu n = n 0. Contoh 3.5: Respon impuls dari suatu sistem linier invarian waktu adalah: h(n) ={1, 2, 4} Tentukan respon sistem terhadap sinyal input x(n) = {1, 2, 3} PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 37

Jawab: x(k) = {1, 2, 3} h( k) = {4, 2, 1} y(0) = k y(1) = k y(2) = k y(3) = k y(4) = k [x(k) h(0 k)] = 0 + (1x 2) + (2 x 1) + 0 = 4 [x(k) h(1 k)] = (1 x 4) + (2 x 2) + (3 x 1) = 11 [x(k) h(2 k)] = 0 + (2 x 4) + (3 x 2) + 0 = 14 [x(k) h(3 k)] = 0 + 0 + (3 x 4) + 0 = 12 [x(k) h(4 k)] = 0 + 0 + 0 + 0 = 0 y( 1) = k [x(k) h( 1 k)] = 0 + (1 x 1) + 0 + 0 = 1 y( 2) = [x(k) h( 2 k)] = 0 + 0 + 0 + 0 = 0 k Sehingga didapatkan y(n) = { 1, 4, 11, 14, 12} Keterangan: tanda anak panah pada suatu sinyal menunjukkan tanda indeks waktu n = 0. Bila pada suatu sinyal tidak ada tanda anak panah, maka data paling kiri pada sinyal tersebut dianggap mempunyai indeks waktu n = 0. Jumlah konvolusi atau lebih dikenal dengan konvolusi (tanpa jumlah ), sangat bermanfaat dalam menganalisis suatu sistem LTI (Linear Time Invariant). Kita dapat menentukan respon suatu sistem LTI terhadap sinyal input tertentu, hanya dengan melakukan jumlah konvolusi antara input dengan watak sistem h(n), tanpa harus mengamati secara langsung tanggapan sistem untuk sinyal input tertentu tersebut. Jadi dalam hal ini watak sistem dinyatakan dalam bentuk respon sistem terhadap sinyal elementer impuls satuan (n). PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 38

Berikut ini contoh-contoh soal yang dikerjakan dengan Matlab. Contoh 3.6: Buatlah sinyal-sinyal berikut dengan Matlab : a. Impuls satuan (unit impulse) b. Undak satuan (unit step) c. Ramp satuan (unit ramp) d. Eksponensial : ( 0.95) n e. Undak satuan tertunda 20 sampel Panjang masing-masing sinyal adalah 51 sampel, dengan periode cuplik 1 detik. Jawab: Berikut ini adalah program dalam Matlab, juga gambar hasil running program. Program-progam berikut dibuat dengan Matlab 6, tetapi juga masih bisa dijalankan pada Matlab 5.3. % Menampilkan sinyal Unit Impuls n = 0:50; impuls = [1, zeros(1,50)]; plot(n,impuls,'k*'), grid; xlabel( waktu ), ylabel( amplitudo ); axis([-5 55 0.5 1.5]); Gambar 3.18. Sinyal impuls satuan PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 39

% Menampilkan sinyal undak satuan (Unit Step) n = 0:50; undak = ones(1,51); plot(n,undak, ko ), grid; xlabel( waktu ), ylabel( amplitudo ); axis([-5 55 0.5 1.5]); Gambar 3.19. Sinyal undak satuan % Menampilkan sinyal Unit Ramp n = 0:50; r = n; plot(n,r,'ko'), grid; xlabel('waktu'), ylabel('amplitudo'); axis([-5 55-5 55]); Gambar 3.20. Sinyal ramp satuan PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 40

% Menampilkan Sinyal Eksponensial n = 0:50; eks1 = (-0.95).^n; stem(n,eks1,'k'), grid; xlabel('waktu'), ylabel('amplitudo'); axis([-5 55-1.5 1.5]); Gambar 3.21. Sinyal eksponensial % Menampilkan sinyal Unit Step Tertunda n = 0:50; tunda = 20; k = length(n) - tunda; z = zeros(1,tunda); x = [z, ones(1,k)]; plot(n,x,'ko'), grid; xlabel('waktu'), ylabel('amplitudo'); axis([-5 55-0.5 1.5]); Gambar 3.22. Sinyal undak satuan tertunda PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 41

Contoh 3.7: Buat dan tampilkan sinyal-sinyal berikut dengan Matlab: a. sinus 10 Hz b. sinus 10 Hz ditambah sinus 50 Hz c. sinus 10 Hz dikalikan sinus 100 Hz d. sinyal 5 Hz ditambah dengan derau acak terdistribusi normal e. gelombang kotak frekuensi 100 Hz dikalikan dengan cosinus frekuensi 3 Hz Panjang masing-masing sinyal adalah 200 sampel, dengan frekuensi sampling 500 Hz; Jawab: % sinyal sinus 10 Hz n = 0:199; T = 0.002; x = sin(2*pi*10*n*t); plot(n*t,x,'ok'),grid; Gambar 3.23. Sinyal sinus 10 Hz % sinyal sinus 10 Hz + 100 Hz n = 0:199; T = 0.002; y = sin(2*pi*10*n*t); z = sin(2*pi*50*n*t); x = y + z; stem(n*t,x,'k'),grid; PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 42

Gambar 3.24. Sinyal sinus 10 Hz ditambah sinus 100 Hz % sinyal sinus 5 Hz * 100 Hz n = 0:199; T = 0.002; y = sin(2*pi*5*n*t); z = sin(2*pi*100*n*t); x = y.* z; plot(n*t,x,'k'),grid; Gambar 3.25. Sinyal sinus 5 Hz dikalikan sinus 100 Hz PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 43

% sinyal sinus 5 Hz + random n = 0:199; T = 0.002; y = sin(2*pi*5*n*t) + randn(size(n)); stem(n*t,x,'k'),grid; Gambar 3.26. Sinyal sinus 10 Hz ditambah sinyal random % sinyal kosinus 3 Hz * kotak 20 Hz n = 0:199; T = 0.002; y = cos(2*pi*3*n*t); z = square(2*pi*20*n*t); x = y.* z; stem(n*t,x,'k'),grid; Gambar 3.27. Sinyal kosinus 3 Hz dikalikan sinyal kotak 20 Hz PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 44

Contoh 3.8: Buat program dalam Matlab: a. Untuk menyimpan sinyal berikut dalam file text: x(n) = sin(2 10nT) + sin(2 40nT) Gunakan frekuensi sampling 200 Hz, panjang data 200 sampel, tipe data float. Beri nama file sinyal tersebut: sinyal1.txt b. Untuk membaca file sinyal1.txt di atas, dan menampilkannya Jawab: % menulis file sinyal n = 0:199; T = 0.005; x = sin(2*pi*10*n*t) + sin(2*pi*40*n*t); fid = fopen('sinyal1.txt','w'); fprintf(fid,'%8.4f\n',x); fclose(fid); % membaca file sinyal fid = fopen('sinyal1.txt'); y = fscanf(fid,'%f\n'); fclose(fid); N = length(y); n = 0:N-1; T = 0.005; stem(n*t,y,'k'), grid Gambar 3.28. Sinyal sin(2 10nT) + sin(2 40nT) PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 45

H. Soal-soal 1. Apakah sistem berikut ini stabil? a. y(n) = x(n) 0,5 y(n 1), dengan y( 1) = 0 b. y(n) = 2x(n) + x(n 1) 2. Tentukan apakah sistem berikut ini linier: a. y(n) = x 0,5 (n) b. y(n) = 3x(n) + 2x(n 1) 3. Hitunglah hasil konvolusi kedua sinyal berikut: a. x(n) = {1, 4, 2} dan h(n) = {1, 3, 5} b. x(n) = {1, 2, 3} dan h(n) = {1, -0.5, 0.25} PSD Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit 46